• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.83-95
• /
• 2014

Hand posture recognition is an important technique to enable a natural and familiar interface in HCI(human computer interaction) field. In this paper, we introduce a hand posture recognition method by using a depth camera. Moreover, the hand posture recognition method is incorporated with MPEG-U based advanced user interaction (AUI) interface system, which can provide a natural interface with a variety of devices. The proposed method initially detects positions and lengths of all fingers opened and then it recognizes hand posture from pose of one or two hands and the number of fingers folded when user takes a gesture representing a pattern of AUI data format specified in the MPEG-U part 2. The AUI interface system represents user's hand posture as compliant MPEG-U schema structure. Experimental results show performance of the hand posture recognition and it is verified that the AUI interface system is compatible with the MPEG-U standard.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.411-412
• /
• 2009

최근 시각 기반 인터페이스를 위하여, 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 손 동작 인식 기술에서 손 모양 인식은 중요한 부분이며, 이는 손 영역 검출의 결과에 많은 영향을 받는다. 기존의 많은 손 동작 인식 기술들은 사람의 피부색이 갖는 컬러 특징을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 그러나, 이러한 컬러 정보는 배경 및 조도 변화에 매우 민감하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는, 색 온도 보정 과정을 손 영역 검출에 적용함으로써 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인함을 보이기 위해, 조명의 밝기 수준을 조절하며, 다양한 색을 배경으로 찍은 손 영상을 입력으로 손 모양 인식 성능을 실험하였다. 기존의 피부색을 이용한 손 영역 검출과의 비교 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 성능을 가짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.06a
• /
• pp.338-339
• /
• 2016

손 제스처는 스마트 글래스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 부각되고 있으며 이를 위해서는 손 제스처 검출 및 인식 기능이 요구된다. 또한, 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Thing) 환경에서의 미디어 소비를 위한 표준으로 IoMTW(Media-centric IoT and Wearable) 사전 탐색이 진행되고 있으며, 손 제스처를 표현하기 위한 메타데이터도 하나의 표준 기술요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 스마트 글래스 환경에서의 손 제스처 인식을 위한 과정으로 스테레오 영상을 통한 손 윤곽선 검출과 이를 메타데이터로 서술하기 위하여 베지에(Bezier) 곡선으로 표현하는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.141-144
• /
• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.33-35
• /
• 2016

손 제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMTW(Internet of Media-Things and Wearables) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 손 제스처를 웨어러블 기기의 NUI 로 사용하여 웨어러블 기기 제어 및 미디어 소비를 제어하기 위한 손 제스처 검출과 인식 기법를 제시한다. 제시된 기법은 스테레오 영상으로부터 깊이 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하여 이를 베지어(Bezier) 곡선으로 표현하고, 표현된 손 윤곽선으로부터 손가락 수 등의 특징을 바탕으로 제스처를 인식한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.47 no.5
• /
• pp.1-9
• /
• 2010

Generally, dynamic hand gesture recognition is formed through preprocessing step, hand tracking step and hand shape detection step. In this paper, we present advanced dynamic hand gesture recognizing method that improves performance in preprocessing step and hand shape detection step. In preprocessing step, we remove noise fast by using dynamic table and detect skin color exactly on complex background for controling skin color range in skin color detection method using YCbCr color space. Especially, we increase recognizing speed in hand shape detection step through detecting Start Image and Stop Image, that are elements of dynamic hand gesture recognizing, using Guideline. Guideline is edge of input hand image and hand shape for comparing. We perform various experiments with nine web-cam video clips that are separated to complex background and simple background for dynamic hand gesture recognition method in the paper. The result of experiment shows similar recognition ratio but high recognition speed, low cpu usage, low memory usage than recognition method using learning exercise.

• Journal of Satellite, Information and Communications
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.57-64
• /
• 2014

Recently, many human-friendly communication methods have been studied for human-machine interface(HMI) without using any physical devices. One of them is the vision-based gesture recognition that this paper deals with. In this paper, we define some gestures for interaction with objects in a predefined virtual world, and propose an efficient method to recognize them. For preprocessing, we detect and track the both hands, and extract their silhouettes from the low-resolution hand images captured by a webcam. We modeled skin color by two Gaussian distributions in RGB color space and use blob-matching method to detect and track the hands. Applying the foodfill algorithm we extracted hand silhouettes and recognize the hand shapes of Thumb-Up, Palm and Cross by detecting and analyzing their modes. Then, with analyzing the context of hand movement, we recognized five predefined one-hand or both-hand gestures. Assuming that one main user shows up for accurate hand detection, the proposed gesture recognition method has been proved its efficiency and accuracy in many real-time demos.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.17 no.7
• /
• pp.155-166
• /
• 2012

This paper proposes a new method of estimating the hand pose through the Mean-Shift tracking algorithm using the fusion of color and depth information for marker-less augmented reality. On marker-less augmented reality, the most of previous studies detect the hand region using the skin color from simple experimental background. Because finger features should be detected on the hand, the hand pose that can be measured from cameras is restricted considerably. However, the proposed method can easily detect the hand pose from complex background through the new Mean-Shift tracking method using the fusion of the color and depth information from 3D sensor. The proposed method of estimating the hand pose uses the gravity point and two random points on the hand without largely constraints. The proposed Mean-Shift tracking method has about 50 pixels error less than general tracking method just using color value. The augmented reality experiment of the proposed method shows results of its performance being as good as marker based one on the complex background.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.490-495
• /
• 2010

본 연구에서는 효과적인 손 제스처 인식을 위하여 다중 특징을 이용한 견고한 손 추적 방법을 제시한다. 기존의 많은 손추적 장치들이 칼라 정보나 모션 정보와 같은 단일한 정보를 바탕으로 손을 검출하고, 이를 바탕으로 손의 추적하는 방법들을 제시하고 있다. 이러한 방법들의 경우에는 손 추적 중에 환경이나 상황이 변하게 되면, 손추적의 정확도가 현저하게 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위하여, Adaboost를 이용한 손 검출, 역투영을 기반으로 손 색상을 이용한 추적, KLT를 바탕으로 한 모션 추적을 이용한 검출을 동시에 수행하며, 각 센서의 추적 결과에 대한 칼만 필터 적용뿐 아니라, 각 센서 정보를 통합하여 견고한 결과를 얻기 위한 방법을 제시한다. 이를 바탕으로 손제스처 인식 시스템을 개발하였으며, 개발된 제스처 인식을 바탕으로 비디오 플레이를 제어하는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.736-738
• /
• 2004

최근 사용자의 제스처를 이용한 게임 시스템에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 사용자의 얼굴 및 손의 움직임을 이용하여 게임을 제어하기 위해서는 복잡한 배경 및 조명에 강건한 얼굴 및 손 영역의 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 조명 변화에 강건한 피부색 검출을 이용한 게임 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 다음의 두 단계로부터 얼굴 및 손 영역을 추출한다. 먼저, 피부색과 유사한 물건들을 제거하기 위해 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 전경물체를 추출한다. 그 다음, 조명에 의한 깜박임이나 잡음을 줄이기 위해서 SCT 알고리즘을 이용하여 전경물체 영역 안에서 피부색 영역만을 정확하게 검출한다. 추출된 얼굴 및 손의 움직임으로부터 얻어지는 제스처는 은닉마르코프 모델을 사용하여 인식된다. 복잡한 환경에서 실험한 결과, 제안된 시스템은 정확한 피부색 영역 검출을 제공하고 이를 통한 보다 정확한 인식률을 제공할 수 있다는 것이 증명되었다.